[发明专利]一种基于光纤振动传感报警系统的自学习算法

摘要

本发明提出了一种基于光纤振动传感报警系统的自学习算法，在实际使用前，检测并采集存储安装环境的背景振动信号以及报警振动信号，得到振动信号的特征向量，构建特征向量数据库；在实际工作中，采集振动信号，并对比振动信号的特征向量与特征向量数据库中的特征向量，判断是否报警，并判断是否需要补充到特征向量数据库中。本发明能够不断补充特征向量数据库，从而降低漏报和误报率。

主权项

一种基于光纤振动传感报警系统的自学习算法，其特征在于：采用以下步骤：步骤1：采用光纤振动传感报警系统检测并采集存储安装环境的背景振动信号，包括背景噪声、刮风、下雨、车流等振动源的振动信号；也采用光纤振动传感报警系统检测并采集存储报警振动信号；步骤2：将采集存储的振动信号的幅值参数、频率参数、位置参数作为特征参数，对特征参数进行滤波、相关运算、FFT运算，得到振动信号的特征向量，构建特征向量数据库；特征向量数据库包括背景振动信号对应的特征向量部分和报警振动信号对应的特征向量部分；步骤3：采用光纤振动传感报警系统进行实际工作，对实际工作中检测到的振动信号的特征参数进行滤波、相关运算、FFT运算，得到实际工作中检测到的振动信号的特征向量；步骤4：将步骤3得到的特征向量与特征向量数据库中的特征向量进行对比，若对比结果显示步骤3中振动信号的特征向量符合特征向量数据库中报警振动信号对应的特征向量部分，则报警；若对比结果显示步骤3中振动信号的特征向量不符合特征向量数据库中的任意特征向量，也报警，并检查报警真伪，若报警为真，则将步骤3中振动信号的特征向量补充到特征向量数据库中报警振动信号对应的特征向量部分，若报警为伪，则将步骤3中振动信号的特征向量补充到特征向量数据库中背景振动信号对应的特征向量部分。